Как устроены музыкальные поисковые сервисы и их алгоритмы распознавания?

Музыкальные поисковые сервисы используют алгоритмы нейросетей для персонализации рекомендаций. b1agency.ru Основной базой данных для стриминговых сервисов является аудиотека пользователя. b1agency.ru В ней алгоритм собирает и анализирует всю полученную информацию: что и как часто слушают, какая музыка нравится в определённое время суток и года, что лайкают, что проматывают и т. д.. b1agency.ru

Есть несколько подходов, как устроены музыкальные поисковые сервисы и их алгоритмы распознавания:

• Анализ пользовательской информации. b1agency.ru Собираются данные о том, какие исполнители или жанры нравятся пользователю, как часто он слушает определённые песни, что добавляет в свои плейлисты, какие треки слушает до конца, а какие пропускает. b1agency.ru
• Коллаборативная фильтрация. b1agency.ru trends.rbc.ru Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru На основе анализа большого объёма данных алгоритм выявляет закономерности в поведении пользователей. b1agency.ru
• Рекомендации на основе содержания. b1agency.ru Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. b1agency.ru Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. b1agency.ru

Звук представляется в виде спектрограммы — уникального графика трека с зависимостью амплитуды музыкального сигнала от времени. education.yandex.ru Композиции можно анализировать и сравнивать по спектрограммам: нейросеть работает с ними как с изображениями, накладывая друг на друга и находя сходство. education.yandex.ru